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python - 蛋白质互信息

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 05:11:50 24 4
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我正在尝试查找多序列比对 (MSA) 之间的互信息 (MI)。

它背后的数学对我来说没问题。虽然,我不知道如何在 Python 中实现它,至少以一种快速的方式。

我应该如何计算总频率P(i;x)P(j;y)P(ij;xy)PxPy 的频率很容易计算出一个散列就可以处理它,但是 P(ij;xy) 呢?

所以我真正的问题是,我应该如何计算给定 i 和 j 列中 Pxy 的概率?

请注意,MI 可以定义为:

MI(i,j) = Sum(x->n)Sum(y->m) P(ij,xy) * log(P(ij,xy)/P(i,x)*P(j,y))

其中 i 和 j 是列中的氨基酸位置,x 和 y 是在给定的 i 或 j 列中发现的不同氨基酸。

谢谢,

编辑

我的输入数据看起来像一个 df:

A = [
['M','T','S','K','L','G','-'.'-','S','L','K','P'],
['M','A','A','S','L','A','-','A','S','L','P','E'],
...,
['M','T','S','K','L','G','A','A','S','L','P','E'],
]

所以确实很容易计算给定位置的任何氨基酸频率, 例如:

P(M) at position 1: 1
P(T) at position 2: 2/3
P(A) at position 2: 1/3
P(S) at position 3: 2/3
P(A) at position 3: 1/3

例如,我应该如何同时获得位置 2 的 T 和位置 3 的 S 的 P:在这个例子中是 2/3。

因此 P(ij, xy) 表示第 i 列中的氨基酸 x 同时第 j 列中的氨基酸 y 出现的概率(或频率)。

Ps:关于MI更简单的解释请引用这个链接mistic.leloir.org.ar/docs/help.html “感谢亚伦”

最佳答案

我不是 100% 确定这是否正确(例如,应该如何处理 '-')?我假设求和是针对 log 中分子和分母中的频率均为非零的所有对,此外,我假设它应该是 natural log :

from math import log
from collections import Counter

def MI(sequences,i,j):
Pi = Counter(sequence[i] for sequence in sequences)
Pj = Counter(sequence[j] for sequence in sequences)
Pij = Counter((sequence[i],sequence[j]) for sequence in sequences)

return sum(Pij[(x,y)]*log(Pij[(x,y)]/(Pi[x]*Pj[y])) for x,y in Pij)

代码的工作原理是使用 3 个 Counter 对象来获取相关计数,然后返回一个直接转换公式的总和。

如果这不正确,如果您编辑您的问题,使其具有一些预期的输出以进行测试,这将很有帮助。

编辑时。这是一个版本,它不将 '-' 视为另一种氨基酸,而是过滤掉它出现在两列中任一列中的序列,将这些序列解释为包含必要信息的序列不可用:

def MI(sequences,i,j):
sequences = [s for s in sequences if not '-' in [s[i],s[j]]]
Pi = Counter(s[i] for s in sequences)
Pj = Counter(s[j] for s in sequences)
Pij = Counter((s[i],s[j]) for s in sequences)

return sum(Pij[(x,y)]*log(Pij[(x,y)]/(Pi[x]*Pj[y])) for x,y in Pij)

关于python - 蛋白质互信息,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42772986/

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